利用全身正电子发射断层扫描（PET）连接组学技术和常规氟脱氧葡萄糖（FDG）PET成像技术，实现对身体稳态的个性化映射

《Communications Medicine》：Personalized mapping of body homeostasis using whole-body PET connectomics and routine FDG PET imaging

　　

摘要

背景

免疫炎症和全身性改变是慢性疾病的关键特征。虽然正电子发射断层扫描（PET）分子成像在精准医学中得到广泛应用，但传统的分析方法主要集中在病变上，侧重于检测、定位和量化。这些方法忽视了疾病在全身范围内引起的稳态变化。最近，PET连接组学作为一种基于图谱的方法出现，用于表征器官之间的代谢相互作用。在这项研究中，我们提出了一个生成个性化PET连接组学的框架，从而能够对个体的全身稳态进行准确评估。

方法

我们分析了一家三级护理中心的常规PET成像数据，包括患有晚期系统性疾病的患者（N = 22名患有I组晚期肺动脉高压的高度选择性患者）和46名匹配的对照组。我们的计算框架捕捉了器官内放射性示踪剂的体素级分布特征，而不是依赖于汇总指标。通过计算器官分布之间的代谢距离，构建了特定于受试者的全身代谢网络——即连接组。应用机器学习和统计建模来评估这些网络区分疾病状态和映射多器官代谢相互作用的能力。

结果

研究表明，该框架能够从单次PET扫描中成功生成稳定的个性化代谢网络。基于图谱的分类器以75%的准确率区分患者和对照组。值得注意的是，涉及右心的代谢连接成为疾病区分的主要驱动因素，这与晚期肺动脉高压的已知病理生理学一致。群体层面的分析进一步证实了这些发现，揭示了网络连接性的具体变化。

结论

个性化的PET连接组学可以利用标准成像协议检测个体层面的稳态扰动。这种非侵入性方法为表征慢性疾病的系统影响提供了一种有前景的策略，并代表了从群体层面分析向真正个性化代谢表型分析的转变。